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申请/专利权人：常州大学
摘要：本申请涉及软件测试领域，本发明提出一种基于AI决策的软件常态化测试用例自适应生成方法，包括，从测试用例集参数数据库导入信息作为模型训练初始数据；对数据集内的测试用例进行SF_ICF特征提取，提取出状态特征，用于后续的模型训练和分类；将检测参数注入GAN训练模型对测试用例相关的生成器与鉴别器分别训练，生成器和鉴别器相互博弈，不断优化自身的参数生成所需测试用例；根据测试用例的覆盖率和多样性，以评估模型训练后生成的测试用例是否符合要求。本发明提出一种SF_ICF特征提取方法，将测试用例转化为状态向量，使用GAN对状态向量进行训练，生成满足日常维护测试所需要的测试用例，降低了测试的规模，提升日常维护测试效率，保证日常系统正常运行。
主权项：1.一种基于AI决策的软件常态化测试用例自适应生成方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一、从测试用例集参数数据库导入信息作为模型训练的初始数据；步骤二、对数据集内的测试用例进行SF_ICF特征提取，从初始数据中提取出状态特征，用于后续的模型训练和分类；步骤三、将检测参数注入GAN训练模型对测试用例相关的生成器与鉴别器分别训练，生成器和鉴别器相互博弈，不断优化自身的参数以提高模型的性能和训练效果，生成所需测试用例；步骤四、计算生成测试用例的覆盖率和多样性，以评估模型训练后生成的测试用例是否符合要求，输出符合要求的测试用例。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 一种基于AI决策的软件常态化测试用例自适应生成方法
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